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摘要：本申请公开了一种空气激光调制的控制方法及空气激光调制装置，涉及激光调制领域，方法包括：将空间光调制器在当前时刻调制激光的相位灰度驱动矩阵作为当前状态数据，输入至DDPG算法的actor网络后得到当前动作；当前状态数据及对应的当前动作、当前奖励值、下一状态数据构成经验数据并存储至经验回放池；从经验回放池中随机采样得到训练样本集，对DDPG算法的actor‑critic网络进行训练得到最优的actor‑critic网络，从而实现在激光脉冲作用在空间光调制器上时，DDPG算法对加载在空间光调制器上的灰度矩阵参数的自动调节。本申请可更精准、快速地实现空间光调制器对激光的调制，从而增强空气激光信号强度。

主权项：1.一种空气激光调制的控制方法，其特征在于，所述空气激光调制的控制方法包括：获取空间光调制器在当前时刻调制激光的相位灰度驱动矩阵，并作为当前状态数据；所述相位灰度驱动矩阵用于控制所述空间光调制器中相位板上像素矩阵的灰度值，从而确定液晶排列状态；所述液晶排列状态用于调制所述激光的波前相位分布；将所述当前状态数据输入至DDPG算法的actor网络，以得到对应的当前动作；所述当前动作为用于调整所述相位板上像素矩阵的灰度值的矩阵调节参数；基于所述当前动作对所述相位灰度驱动矩阵进行更新以确定下一状态数据，然后将所述下一状态数据加载至所述空间光调制器中调节液晶排列状态，并获取光谱仪收集到的对应的空气激光的光谱；根据所述光谱仪收集到的空气激光的光谱，计算当前奖励值；所述当前状态数据及对应的当前动作、当前奖励值、下一状态数据构成经验数据并存储至经验回放池；从所述经验回放池中随机采样得到训练样本集，将任一训练样本中的当前状态数据及对应的当前动作输入至DDPG算法的critic网络，以得到对应的动作价值；将所述训练样本中的下一状态数据输入至DDPG算法的目标actor网络得到对应的下一动作，然后将所述下一状态数据及对应的下一动作输入至DDPG算法的目标critic网络得到下一动作价值；基于所述下一动作价值及所述训练样本中的当前奖励值计算目标动作价值；利用所述当前状态数据对应的动作价值及所述目标动作价值对actor-critic网络进行训练，以得到最优的actor-critic网络；其中，动作价值用于表征所述当前动作的优劣程度；所述最优的actor-critic网络用于根据所述空间光调制器在接收激光时的相位灰度驱动矩阵，确定对应最优的矩阵调节参数。

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百度查询： 吉林大学 一种空气激光调制的控制方法及空气激光调制装置